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一个人正在使用信用卡和手机购物

什么是行为分析?

使用数据来构建面向用户的市场活动战略对于组织的成功至关重要。

要将目标客户转化为真正的客户,需要了解他们正在寻求什么、寻求这些内容的原因、如何向他们提供这些内容以及何时可以实现这种价值转移。通过跨渠道分析客户的行为数据,将帮助您发现新的客户细分,精细揭示客户偏好,提供主动的客户支持,以及更好地定位市场活动和销售活动。

了解行为分析

行为分析是商业分析中的一个概念,它揭示对客户在网站、电子商务、移动应用、聊天、电子邮件、互联产品/物联网 (IoT) 和其他数字渠道中的行为的见解。每次用户与您的数字渠道交互时,都将提供有关他们的需求的重要信号,包括他们是否准备购买,您可以使用这些信息来构建客户资料。

行为分析是一种数字分析形式,旨在通过了解客户在旅程中的位置、他们接下来需要哪些信息或交互,以及他们遇到哪些障碍,来主动预测客户的需求。虽然有各种数据和分析可实现此目的,但行为数据是唯一的,因为它是用户生成的具体数据,可以为高度准确地预测意图提供信息。此外,通过将跨渠道行为分析与其他类型的客户数据(例如过去的交易和人口统计数据)结合使用,您可以获得更丰富的见解,从而打造更个性化的体验。

这就是行为分析对于促进业务的发展非常重要的原因,可帮助吸引新客户(已知客户和未知客户)以及根据实际交互和使用情况来保留现有客户。

谁需要行为分析?

行为分析的精彩之处在于,一旦您的团队开始使用行为分析,来帮助为您的客户资料提供信息,则您组织中的任何人(无论什么级别)都可以受益于其见解。虽然您组织中的成员能够使用这些类型的分析,但某些角色从中最为受益:

营销人员

营销人员可以使用行为分析来生成群体数据,帮助他们充分利用市场活动,优化客户获取,以及最大限度提高保留率和转化率。当将交易数据和人口统计数据与行为数据汇集到一起时,可以使用这些数据来创建更丰富的多维客户资料。然后,有关客户的见解和预测可以提供更相关的个性化互动。

销售

行为分析是营销人员和销售团队共同合作以制定成功战略的方式。当市场营销团队使用可推动市场活动成功的行为数据时,可以帮助销售团队从这些市场活动中证明实际投资回报率 (ROI),同时构建更大、更合格的漏斗图。例如,通过实时跟踪用户的浏览习惯和反应,可揭示相应的机会以便向最可能对所提供产品做出快速响应的客户进行追加销售和交叉销售,从而推动销量提升。

数据分析师

使用通过行为分析得到的信号,数据分析师可帮助解密整个客户旅程,将用户意图与实际情况进行比较。这些信息也可用于帮助确定有流失风险的客户与那些很有可能保持忠诚度的客户。数据分析师可以基于复杂的数据开展用户分析,并将这些信息转变为可行的见解。然后,营销人员可以使用这些见解来就如何简化工作流做出数据驱动型决策,使得团队始终可以专注于可创造显著价值的活动。

客户服务

即使在预测具体需求之后,有时也会达不成目标。用户将通过在线互动(包括社交渠道、在线聊天或电子邮件)方式告知您,他们不接受您的市场活动。您的客户服务团队通常处在接收这些信息的第一线。行为分析可以帮助一线团队随时做出正确的响应,并且有关客户体验的重要信息可以轻松地传回您的销售和市场营销团队。

行为分析与商业分析

行为分析是商业分析的一部分,有时会与商业分析相混淆。虽然它们的概念听起来可能相似,但存在一些重要的差异。商业分析(商业智能的一种形式)是使用统计方法和技术来分析过去的数据的一种流程。行为分析通过结合使用以下两种类型的技术来提供范围更窄的结论:用户细分和行为或事件跟踪。

细分以用于 Bucket 客户的特征或数据为基础。虽然存在多种不同类型的细分类别,但行为细分可定义用户操作,例如登录频率、花费的时间和一般互动级别。

虽然商业分析更关注用户、内容、地点和时间,但行为分析可对用户行动提供更精确的预测。对于行为分析,用户旅程中那些看似无关的数据点用于推断和确定错误并预测未来趋势,有望促进完整的客户旅程。

用户数据的类型

行为分析提供有关用户对您的数字渠道做出反应和与这些渠道互动的用户级行为数据。来自多个数字源和设备的用户数据(称为跨渠道分析)通常分为三个类别。理想情况下,应使用所有类型的数据来将您的原始数据转变为有价值的信息:

  1. 已注册的数据。存储在客户关系管理 (CRM) 或市场营销工具中的数据
  2. 观察到的数据。用户体验的概要,包括与网站或应用的不同元素交互的信息
  3. 消费者意见。客户的感受如何以及他们选择在线表达情绪的方式(无论是被动还是主动)

成功的用户行为分析的五个步骤

将行为分析数据实施到业务流程中可能是一项耗时的任务。要确保您得到正确类型的见解,您必须专注于通过技术、分析和战略任务取得成功。需要按照以下五个步骤来启动用户行为分析项目:

  1. 选择您的成就指标、KPI 和目标。
  2. 定义最希望实现的用户旅程,此旅程应同时让客户和企业满意。
  3. 确定您需要根据用户流跟踪哪些信号,并通过跟踪计划重点强调某些事件,并根据需要进行修订。
  4. 汇集您的交易、行为和人口统计数据,以便您可以通过构建和扩充客户资料来了解您的客户和业务。
  5. 实施统一的行为数据分析体验,这样您可以快速开发、训练和微调机器学习模型。使用自定义 AI/ML 模型,您将能在学习过程中灵活而持续地更新跟踪计划,为实现创新创造可能。

开始使用行为分析

利用行为分析,您可以获取、了解和保留客户,同时提升您的业务。了解原因将提供客户的整体概况,为您在渠道中提供更多入口点,以优化客户体验,并实现更佳的客户旅程。

Dynamics 365 Customer Insights 可为您的团队提供有关用户未来最可能的行为的准确预测,包括客户生命周期价值、情绪、追加销售和交叉销售机会,以及后续最佳行动建议。通过使用行为数据优化您的客户资料,您将能够全面了解客户和他们的需求。